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MIT

Humanizer-zh

Humanizer 的汉化版本,Claude Code Skills,旨在消除文本中 AI 生成的痕迹。

op7418op7418
70/ 100

公开评测 · 综合采用结论

核心能力可用,建议在受控范围内试用

查看评测依据 评测我的项目基于公开项目证据,非安全认证或安装推荐
18.8kstars
1.2kforks
最近更新 7天前
评测生成时间(北京时间)
本报告引擎
v3.9.1
当前引擎
v3.16.0

本报告与当前引擎使用不同规则;原分数不会自动更新,不同版本的分数不宜直接对比。

重新评测此项目

进入后确认来源与额度,提交才会创建任务。

Evaluation report

综合采用结论

70
C
满分 100
值得试用低风险
决策摘要

核心能力可用,建议在受控范围内试用

68%
中置信度
75
文档
100
安全
60
质量
30
活跃
70
采用
  • 基础评测完成+25/25确定性评分与静态安全扫描已完成
  • README 有效证据+9/253,626 个去重后的有效字符
  • 独立证据来源+4/201 类非重复证据,重复文件不叠加
  • 仓库元数据+10/10已取得仓库状态与采用数据
  • 活跃记录+5/5已取得最近提交时间
  • AI 复核+15/15已完成结构化 AI 证据复核
How it works · 流程图

Humanizer-zh 使用流程

README描述了从识别AI模式到重写、保留含义、维持语调、注入个性的连续步骤,属于单一任务的连续处理流程。

AI 提取 · 证据约束

左右滑动查看完整图示

Humanizer-zh 使用流程README描述了从识别AI模式到重写、保留含义、维持语调、注入个性的连续步骤,属于单一任务的连续处理流程。对照24种模式识别问题片段保留核心含义输入文本用户提供扫描AI模式工具执行重写问题片段工具执行输出人性化文本结果
图示依据
  • • 手动使用方法章节列出基本流程:识别AI模式、重写问题片段、保留核心含义、维持适当语调、注入真实个性
  • • 使用场景示例展示输入和输出对比
五维表现
工具解决去AI痕迹的真实需求,提供24种模式清单和示例,价值可验证。但缺少错误处理、权限边界和明确许可证,设计证据不足。
质量证据
  • README中'检测的AI写作模式'章节列出24种模式,分四类
  • 安装章节提供npx、git clone和手动安装三种方法
  • 使用场景示例展示输入输出对比,如营销文案改写
  • 常见AI词汇警示列表列出'此外、至关重要'等词汇
  • 文件说明仅列出SKILL.md和README.md,无其他设计文档
采用建议
优势
  • 问题与用途描述
  • 有效 README
  • 安装或接入步骤
  • 可执行示例
  • 未发现已知高风险模式
关注点
  • 缺少限制、权限或边界
  • 缺少错误处理或排障
  • 缺少许可证信息
  • 未说明错误处理或排障方法,如安装失败或使用异常
  • 未明确权限和数据边界,如处理文件时的访问范围
适合

编辑和审阅AI生成内容,提升人性化程度、学习识别AI写作常见模式、需要快速改写营销文案、学术摘要或博客的用户、使用Claude Code并希望集成去痕工具的用户

不建议直接用于

需要严格错误处理和排障支持的生产环境、需要明确许可证合规性的商业项目、需要详细内部设计文档或API接口的开发者

也有自己的公开项目?先看完证据,再用当前规则生成独立报告。

评测我的项目 →
文档证据
75/100
问题与用途描述10 分
有效 README12 分
安装或接入步骤14 分
可执行示例16 分
输入、参数或工具说明11 分
输出或结果说明9 分
限制、权限或边界12 分
错误处理或排障8 分
许可证信息5 分
结构化章节3 分
安全证据
低风险
未发现已知高风险模式

静态扫描不是安全保证,生产接入前仍应人工复核权限和数据边界。

优先改进清单
  1. 01补充限制、权限或边界
  2. 02补充错误处理或排障
  3. 03补充许可证信息
方法、证据与局限展开
数据来源

GitHub Repository API

扫描范围

1 个文件 · 4,029 字符

评测引擎

v3.9.1 · AI 复核已启用(deepseek-chat)

局限
  • 静态评测不会安装或执行项目代码
  • 安全扫描基于高信号文件与已知模式,不能替代人工审计
  • 流行度只反映采用程度,不代表安全或工程质量

30 天热度趋势

README

Humanizer-zh:中文文本润色 Skill

编辑已有文章、评论和文档中的空话、重复及模板化表达,保留事实、确定程度和作者声音。输入是一段文字或一个文件,默认输出最终改写稿;没有问题的句子可以不改。

这是一份由 Agent 读取执行的编辑指导,不是独立的检测程序。它不能证明文章由谁撰写,也不保证通过任何 AI 检测器。

2026-09-23 更新:重写了规则和示例,明确保留事实、作者立场和文体。普通的排比、破折号和连接词不再一律修改。详见 更新记录。

安装

方法一:通过 npx 一键安装(推荐)

npx skills add https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git

这是最简单的安装方式,会自动将技能安装到正确的目录。

方法二:通过 Git 克隆

# 克隆到 Claude Code 的 skills 目录
git clone https://github.com/op7418/Humanizer-zh.git ~/.claude/skills/humanizer-zh

方法三:手动安装

  1. 下载本项目的 ZIP 文件或克隆到本地

  2. 将 Humanizer-zh 文件夹复制到 Claude Code 的 skills 目录:

    • macOS/Linux: ~/.claude/skills/
    • Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\
  3. 确保文件夹结构如下:

    ~/.claude/skills/humanizer-zh/
    ├── SKILL.md       # 技能定义文件(中文版)
    └── README.md      # 说明文档
    

验证安装

重启 Claude Code 或重新加载 skills 后,在对话中输入:

/humanizer-zh

如果安装成功,该技能将被激活。

使用

粘贴文本:

请用 humanizer-zh 润色下面的文章,保留技术评论的语气:
[原文]

编辑文件:

请用 humanizer-zh 润色 article.md 中的正文。

只审阅时说明“给出建议,不修改文件”。有作者样本时可一并提供,Skill 会借鉴表达习惯,但不会把样本中的经历、数据或观点搬入原文。

改写示例

以下均为教学用输入,没有未展示的补充材料。

产品介绍,缺少数据:

原文:该方案稳定可靠、快速响应、易于维护。

改写:这套方案运行稳定、响应快,也方便维护。

没有补写上线时间、响应速度或维护成本。原文缺少证据,可以向作者索取,不能用润色补出数据。

故障反馈,有不确定性:

原文:该问题被社区多次报告,被认为可能与内存泄漏有关,但原因尚未确认。

改写:社区多次报告这个问题。它被认为可能与内存泄漏有关,但原因尚未确认。

保留“可能有关”和“尚未确认”,不把推测改成因果结论,也不把原因判断擅自归给社区。

更新说明,有真实的三项功能:

原文:这次更新彰显了团队对创新的追求。它新增导出、搜索和批量重命名。离线编辑计划在下一版推出,目前尚未完成测试。

改写:这次更新新增导出、搜索和批量重命名。离线编辑计划在下一版推出,目前尚未完成测试。

保留三个功能,不为避开三段式删项或凑项;计划和测试状态保持原意。

已经清楚的文字:

原文:先保存文件,再关闭窗口。未保存的修改会丢失。

改写:先保存文件,再关闭窗口。未保存的修改会丢失。

不要求每次调用都产生修改。

编辑原则

约束优先级是:保留信息和确定程度,遵守用户范围与文体,匹配作者声音,再处理具体表达问题。模式命中不能覆盖这些要求。

  • 不编造功能、数据、来源、人物身份或第一人称经历。
  • 保留否定、条件、归因、范围、时间和完成状态;“可能”不变成“确定”,“计划”不变成“已经”。
  • 三项列表、四字格、被动句、破折号和连接词按作用判断,不机械删除。
  • 随笔可以保留个性,学术和商务文本保留正式程度;不把所有文章改成同一种口语。
  • 文件编辑默认保留代码、命令、路径、链接目标、YAML、数据、标题和锚点。改标题或结构需要检查引用。
  • 默认只交付最终稿,不要求展示中间草稿、命中清单或自评分。

模式目录

保留 31 个检查点,沿用 PR #39 的 A–F 分类,便于对照。这是编辑问题清单,不是作者身份检测标准。

分类检查点
A:铺垫代替陈述(1–5)假对比、戏剧性碎片、伪深度、起跑式铺垫、无对象的辩护
B:公式化节奏(6–11)强凑三段式、重复开头、万能破折号、限定堆叠、生造复合词、被动与缺主语
C:拔高与借权威(12–18)空泛高频词、意义拔高、模糊关联、句尾拔高、宣传语、权威背书、复杂系动词
D:公式化排版(19–21)无效粗体、装饰性标题、引号和标点
E:聊天与草稿残留(22–25)客服腔、重复免责与猜测填充、首句复读标题、编辑过程残留
F:中文补充检查(26–31)长定语、“进行+动词”、被字句堆叠、四字词排比、万能背景、套话收尾

每条包括修改条件、前后示例和保留边界,详见 SKILL.md。

验证

测试说明包含 18 个短文本案例、一个 Markdown 文件样例和结构检查脚本。本次更新还做了旧版与修订版的长文对照,检查数字、条件、归因、作者态度和文件结构。单次、有限样例不能代表所有模型和文体;不能用字数下降或模型自评分证明效果。

来源与许可

遵循仓库中的 MIT License。